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谁懂bh算法~求讲解啊？谁懂bh算法~求讲解啊?

2018-04-09 05:22:06不***
谁懂bh算法~求讲解啊?谁懂bh算法~求讲解啊？谁懂bh算法~求讲解啊?：BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传人，?

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  •   BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传人，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
      这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。 1 BP算法实现步骤： 1）初始化 　　2）输入训练样本对，计算各层输出 　　3）计算网络输出误差 　　4）计算各层误差信号 　　5）调整各层权值 　　6）检查网络总误差是否达到精度要求。
      满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2） 　　 2 多层感知器（基于BP算法）的主要能力： 1）非线性映射：足够多样本－>学习训练、能学习和存储大量输入－输出模式映射关系。只要能提供足够多的样本模式对供BP网络进行学习训练，它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。
       　　2）泛化：输入新样本（训练时未有）－>完成正确的输入、输出映射 　　3）容错：个别样本误差不能左右对权矩阵的调整 　　 3 标准BP算法的缺陷： 1）易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优； 　　2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）； 　　3）隐节点的选取缺乏理论支持； 　　4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势。
       希望能帮到你，麻烦给“好评”。
    2018-04-09 05:10:49
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